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J-GLOBAL ID：201702288618548638   整理番号：17A1236890

「古きを取出し’なぜ低空間データセットは堆積物(非)連結性の流域規模の研究のための有用な蒸留器である【Powered by NICT】

‘Out with the Old?’ Why coarse spatial datasets are still useful for catchment-scale investigations of sediment (dis)connectivity

著者 (2件)： Lisenby Peyton E. (Department of Environmental Sciences, Macquarie University, North Ryde, NSW, 2109, Australia) ,  Fryirs Kirstie A. (Department of Environmental Sciences, Macquarie University, North Ryde, NSW, 2109, Australia)
資料名： Earth Surface Processes and Landforms  (Earth Surface Processes and Landforms)
巻： 42  号： 10  ページ： 1588-1596  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0153A  ISSN： 0197-9337  CODEN： ESPLDB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リモートセンシング技術の普及は,地形研究のための,特にデジタル標高モデル(DEMs),空間データセットを求める研究者のための多くのオプションを作成した。はに関する地形学的意義の質問に回答する時DEM分解能が最も適切な重要な問題を生じた。可能な最高分解能は特定の研究目的のための最良の選択を常にではなく,DEM分解能は研究の規模とデータセットに適用したモデリングプロセスの単純/複雑性の両方を適合させるために調整すべきである。DEM分解能は,クイーンズランド州のLockyer谷における掃流砂堆積物連結性の簡単なモデルに大きな影響を及ぼすことを見出した。三異なる解像度 1m,5m,および25mで流域DEMsに簡単な掃流砂輸送しきい値を適用する1m解像度DEMを用いたLockyer川の七支流流域の堆積物寄与域,すなわち有効流域面積(ECA),を過小評価することを支流水路網に沿って多数の切断をもたらすことを見出した。粗い(低分解能)DEMを用いた誤切断を除去するのに役立つが,河川網定義の詳細を減少させることができる。を25m分解能DEMは支流集水域間の堆積物連結性を比較するためのECAの最良の手段を提供することを見出した。簡単なモデルおよび粗い分解能のデータセットの有用性は,大きな流域規模地形研究を行うために重要である。流域規模研究は,河川管理とリハビリテーション努力に伴ってからみ合ったになりつつあるので,科学者は「古いとout」哲学を採用する必要はない。簡単なモデルおよび粗い分解能のデータセットは,管理戦略による地形研究をよりよく統合と将来の管理努力を集中することを支援することを流域規模過程への安価で迅速な一次反応速度モデルの洞察を提供するのに役立つことができる。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 地形学 ,  *堆積物 ,  モデリング ,  クイーンズランド州 ,  リモートセンシング ,  分解能 ,  *連結性 ,  数値地形モデル ,  高分解能 ,  *流域 ,  河川
準シソーラス用語： 河川管理 ,  河川網 ,  掃流土砂 ,  *空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 有効集水域 ,  DEM分解能 ,  堆積物収支 ,  土砂流送モデル化

分類 (1件)： 自然地理学  (DF01000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 取出し ,  空間データ ,  堆積物 ,  連結性 ,  流域 ,  規模 ,  研究 ,  蒸留器